【觀點】Polymarket 如何正確預測鮑威爾會說「午安」?
【觀點】Polymarket 如何正確預測鮑威爾會說「午安」?
2025.01.02 | 區塊鏈
Polymarket鏈上預測與鏈下驗證機制

近期,美國聯準會主席鮑威爾的言論持續在全球金融市場掀起波瀾。有趣的是,在基於區塊鏈的預測市場平台 Polymarket 上,早已有人針對其談話內容進行預測交易,甚至精準預測他是否會提及特定詞彙,例如簡單的問候語「午安」。

這看似玩笑的預測背後,蘊藏著區塊鏈技術獨特的鏈上預測與鏈下驗證機制,這也是建構去中心化、公平透明市場的關鍵所在。

Polymarket 是一個基於以太坊的去中心化預測市場平台,讓使用者針對各種事件的結果進行交易。它與傳統預測市場或博弈平台最大的不同在於,Polymarket 透過區塊鏈技術,實現了資訊的公開透明、交易的自動化執行,以及結果驗證的去中心化,大幅降低了人為干預和作弊的可能性。

Polymarket 的核心:UMA 樂觀預言機

為了確保市場結果的準確性和公正性,Polymarket 巧妙地運用了 UMA(Universal Market Access)的樂觀預言機(Optimistic Oracle)。

預言機是區塊鏈與現實世界的橋樑,負責將鏈下資料安全可靠地傳輸到鏈上,供智能合約使用。UMA 的樂觀預言機則是一種獨特的設計,它假設所有送出的資料都是正確的(「樂觀」),只有在出現爭議時,才會啟動更複雜的驗證程式。

UMA 擁有自己的原生代幣 UMA,在協定中扮演著重要的角色:
- 治理 :UMA 代幣持有者可以參與協定的治理,對協定的改進提案進行投票。

  • 經濟安全 :UMA 代幣為樂觀預言機提供經濟擔保,確保其以去中心化和無需許可的方式運行。

  • 激勵機制 :為了鼓勵代幣持有者參與投票,每次投票過程中,會將一定比例的通膨獎勵分配給投票於正確選項的持有者。

UMA 樂觀預言機如何運作?

在 Polymarket 上建立一個新的預測市場時,系統會透過 UMA 的預言機配接器,向樂觀預言機發出資料請求,明確指定所需的資料類型(例如「鮑威爾是否提及『午安』」)和資料來源(例如官方新聞稿或直播記錄)。這個請求觸發了以下流程:

  1. 資料提議 : UMA 系統中的提議者可以送出他們認為正確的市場結果。

  2. 爭議期 : 若無人對提議結果提出異議,則該結果視為正確並用於市場結算。這個過程通常非常快速且成本低廉。

  3. 爭議處理 : 若有人提出異議,系統會將請求送出至 UMA 的資料驗證機制(Data Verification Mechanism,DVM),由 UMA 代幣持有者投票決定最終結果。這是一個去中心化的仲裁程式,由社群共同決定最終結果,確保公平公正。

這種「樂觀」機制大幅提高了效率,因為大多數情況下不需要進行繁瑣的驗證。只有在出現爭議時,才會啟動去中心化的仲裁程式,由社群共同決定最終結果,確保公平公正。以鮑威爾是否說「午安」為例,若無人對提議的結果(例如根據官方直播記錄判斷)提出異議,則該結果將直接用於市場結算。

Polymarket 如何實現去中心化和公平透明?

Polymarket 透過以下機制實現了去中心化和公平透明:

  • 智能合約自動執行:Polymarket 上的所有交易和結算都透過智能合約自動執行,無需人為干預,避免了中心化機構的操控。

  • 區塊鏈公開透明:所有交易記錄和市場資料都記錄在區塊鏈上,任何人都可以隨時查閱,確保資訊的公開透明。

  • UMA 樂觀預言機的去中心化驗證: 透過 UMA 的 DVM,市場結果的驗證由社群共同參與,避免了單一機構的偏見或操控。

Polymarket 的市場建立:重點在於明確的選項

在 Polymarket 上建立市場的重點在於設定明確且可驗證的選項,以確保 UMA 能夠順利處理。選項定義不明確、資料來源不可靠、選項超出 UMA 處理能力,或是爭議解決機制面臨挑戰,都可能導致市場無法正常運作。例如,若預測的事件過於模糊或難以客觀驗證,就可能導致爭議頻發,影響市場的效率和公正性。

總結

Polymarket 透過與 UMA 的合作,建立了一個去中心化、公平透明的預測市場。UMA 的樂觀預言機機制有效地連接了鏈上預測與鏈下驗證,而 UMA 代幣則賦予了社群參與治理和維護協定安全的權力。

這種基於區塊鏈技術的創新模式,不僅顛覆了傳統預測市場的運作方式,也為我們展現了 Web3 在建立更公平、更透明的資訊驗證和市場機制方面的巨大潛力。

這不僅僅是一個預測平台,更是區塊鏈技術在資訊驗證領域的一次重要實踐,為我們描繪了 Web3 未來應用的更多可能性,即使是預測像「午安」這樣的簡單問候語,也能透過區塊鏈技術實現高效且公正的驗證。

觀點文章呈現多元意見,不代表《WEB3+》的立場

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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